pytorch代码，读取多维数据集data.csv，转换为np格式

以下是一个将多维CSV文件转换为NumPy数组的示例代码。假设您的CSV文件名为`data.csv`，有三列数据，第一列是输入数据1，第二列是输入数据2，第三列是目标数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将输入和目标数据分别存储在NumPy数组中
inputs_np = df.iloc[:, :2].to_numpy()
targets_np = df.iloc[:, 2].to_numpy()

在这个例子中，我们使用了Pandas库的`read_csv()`方法来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的数据框中。然后，我们使用`.iloc[]`方法将数据框中的前两列（即输入数据1和输入数据2）和第三列（即目标数据）分别存储在名为`inputs_np`和`targets_np`的NumPy数组中。现在，`inputs_np`和`targets_np`变量都包含相应的NumPy数组。

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以下是一个将CSV文件转换为NumPy数组并分别存储特征和标签数据的示例代码。假设您的CSV文件名为`data.csv`，有五列数据，前四列是特征数据，最后一列是标签数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将输入和目标数据分别存储在NumPy数组中
features_np = df.iloc[:, :-1].to_numpy()
labels_np = df.iloc[:, -1].to_numpy()

在这个例子中，我们使用了Pandas库的`read_csv()`方法来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的数据框中。然后，我们使用`.iloc[]`方法将数据框中的前四列（即特征数据）和最后一列（即标签数据）分别存储在名为`features_np`和`labels_np`的NumPy数组中。现在，`features_np`和`labels_np`变量分别包含相应的特征和标签数据。

pytorch代码，读取csv数据集，转换为np格式

以下是一个将CSV文件转换为NumPy数组的示例代码。假设您的CSV文件名为`data.csv`，有两列数据，第一列是输入数据，第二列是目标数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将输入和目标数据分别存储在NumPy数组中
inputs_np = df.iloc[:, 0].to_numpy()
targets_np = df.iloc[:, 1].to_numpy()

在这个例子中，我们使用了Pandas库的`read_csv()`方法来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的数据框中。然后，我们使用`.iloc[]`方法将数据框中的第一列（即输入数据）和第二列（即目标数据）分别存储在名为`inputs_np`和`targets_np`的NumPy数组中。现在，`inputs_np`和`targets_np`变量都包含相应的NumPy数组。